Calcula a faixa (+/-) em torno de uma estatística da amostra (como média ou proporção) que provavelmente contém o verdadeiro parâmetro da população.
Passe pelas entradas com cuidado e depois compare os resultados em vez de confiar em apenas um cenário.
Nível de Confiança (%), Tamanho da Amostra (n), Proporção da População (p) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco, Desvio Padrão da Amostra (σ) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco → Z-score, Margem de Erro (Média), Margem de Erro (Proporção), Margem de Erro
Use estes exemplos para verificar o comportamento da calculadora antes de inserir seus próprios valores.
Nível de Confiança (%): 95 %; Tamanho da Amostra (n): 100; Proporção da População (p) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 0,5; Desvio Padrão da Amostra (σ) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 0
Z-score: 1,96; Margem de Erro (Média): 0; Margem de Erro (Proporção): 0,098; Margem de Erro: 0,098
Nível de Confiança (%): 99 %; Tamanho da Amostra (n): 200; Proporção da População (p) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 0,2; Desvio Padrão da Amostra (σ) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 0
Z-score: 2,58; Margem de Erro (Média): 0; Margem de Erro (Proporção): 0,07297341982; Margem de Erro: 0,07297341982
Nível de Confiança (%): 90 %; Tamanho da Amostra (n): 500; Proporção da População (p) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 0; Desvio Padrão da Amostra (σ) - se aplicável, caso contrário, deixe em branco: 10
Z-score: 1,645; Margem de Erro (Média): 0,7356663646; Margem de Erro (Proporção): 0; Margem de Erro: 0,7356663646
Utilize calculadoras para álgebra, geometria, trigonometria, probabilidade, estatística, médias, scores z, testes e tarefas de graficos.
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Calcula a estatística Qui-Quadrado e o valor p para a adequação do ajuste ou teste de independência. Requer frequências ou valores observados e esperados.
Calcula o estatístico t, usado em testes de hipóteses quando o desvio padrão da população é desconhecido. Esta calculadora ajuda a determinar se a diferença entre a média amostral e a média populacional é estatisticamente significativa.
Avalia o desempenho de um modelo de classificação usando métricas derivadas de uma matriz de confusão, incluindo acurácia, precisão, recall e especificidade.
Calcula probabilidades para uma distribuição uniforme contínua, onde todos os resultados dentro de um intervalo são igualmente prováveis.